От экспериментов к инфраструктуре: как ИИ переделает цепочки ценности в бизнесе
Переходный момент: конец эпохи демонстраций
Если оглянуться на 2024 год, то доминировала логика доказательства концепции — компании экспериментировали с чатботами, пробовали автоматизацию отдельных операций, восхищались возможностями, но практическое внедрение часто застревало на этапе пилота. 2025 год кардинально изменил этот расклад. [1] Главный сдвиг произошел не в самих моделях ИИ, а в отношении бизнеса к ним: искусственный интеллект вышел из стадии экспериментов и стал восприниматься как инфраструктура, наподобие электричества или интернета.
Этот переход создает новую реальность для предпринимателей. [6] Если раньше успех в ИИ измерялся скоростью внедрения и амбициозностью экспериментов, то теперь на первый план выходят управляемость, контроль рисков и долгосрочные последствия. Скорость перестала быть главным критерием — главное, что ИИ встраивается в стабильные, воспроизводимые процессы, которые приносят реальную прибыль.
Три слоя трансформации цепочек ценности
Долгосрочные изменения в том, как компании создают ценность, разворачиваются на трех уровнях одновременно.
Первый уровень — качество и скорость операций. [1] В 2025 году стало нормой ожидать от ИИ-решений не просто автоматизацию, а высокую скорость обработки, длинные логические цепочки рассуждений и отсутствие внезапных сбоев посреди задачи. Это означает, что бизнес может полагаться на ИИ-системы для критичных процессов — обработка договоров, аналитика рынка, техническое проектирование. Раньше это были вспомогательные инструменты; теперь это полноправные участники цепочки создания ценности.
Второй уровень — интеллектуализация данных. [2] Мировой рынок Big Data приближается к 200 миллиардам долларов, и это не просто рост объемов. Данные перестают быть пассивным сырьем, которое нужно обрабатывать, и становятся активным стратегическим активом — инструментом предсказания трендов, выявления скрытых закономерностей, генерации новых знаний. Нейронные сети эволюционировали от исследовательских прототипов в фундаментальные механизмы извлечения смысла из хаоса данных.
Для малого и среднего бизнеса это означает революционное расширение возможностей. [2] Платформы с низкой барьерой входа (low-code/no-code) и интуитивные системы бизнес-аналитики стирают границы между техническими специалистами и простыми сотрудниками. Теперь аналитику может выполнять менеджер отдела продаж или операционный директор, а не только data scientist.
Третий уровень — переструктурирование командных взаимодействий. [1] Наиболее продвинутые модели, такие как Claude 4.5, уже не выполняют роль вспомогательного инструмента, а становятся полноценными членами команды разработки или аналитики. ИИ предлагает план, последовательно выполняет шаги, фиксирует артефакты и возвращается, когда нужно переосмыслить архитектуру. Это подразумевает глубокое изменение организационной структуры и процессов управления проектами.
Сценарий 1: Компании, которые выживут и растут
[8] В основе трансформации бизнеса в эпоху ИИ лежат три элемента: продуктовый подход, сам искусственный интеллект и навык схематизации (способность видеть системные связи). Компании, которые сумеют интегрировать эти элементы, получат конкурентное преимущество.
[4] Исследование IDC показывает, что организации, занимающиеся непрерывным производством, более продвинуты в использовании ИИ, чем компании дискретного производства. Ключевой вывод: зрелость ИИ растет рука об руку с цифровой зрелостью. Это значит, что компании, которые раньше инвестировали в цифровизацию, получают экспоненциальный выигрыш при внедрении ИИ.
[5] Практический пример — интеграция ИИ в системы управления цепочками поставок. Интегрированные модули машинного обучения анализируют данные в реальном времени, предлагают оптимизацию поставок и цен, ранжируют поставщиков по рискам, прогнозируют сбои. Это уже не отдельный инструмент, а системный фактор в управлении взаимоотношениями с партнерами.
Сценарий 2: Риск технологического разрыва
[9] В течение следующих пяти лет (2025–2030) ИИ будет в основном дополнять человеческие роли, но скорость вытеснения офисных работников из привычных задач значительно возрастает. Те, кто не овладевает навыками работы с ИИ-инструментами, рискуют оказаться вне конкурентного рынка труда. Для малого бизнеса это означает: если вы не переучиваете команду и не переделываете процессы, вы отстаете.
Долгосрочный вектор: от оптимизации к переделке моделей
[6] Главный урок 2025 года заключается в том, что выигрывает не тот, у кого модель «умнее», а тот, кто превращает эту умность в устойчивые процессы и умеет честно платить за ошибки. [1] В мире, где ИИ постепенно становится новым электричеством, успех зависит не от скорости адаптации технологии, а от умения построить экосистему, где ИИ органично встроено в бизнес-процессы.
[3] Реализация стратегии создания ценности требует разумного выбора: где ускорить людей, где автоматизировать, а где оставить ручной контроль и инвестировать в компетенции. Цепочка создания ценности — это не этапный список, а постоянная линза, через которую нужно смотреть на все изменения.
Практическая последовательность для среднего бизнеса:
- Проранжировать процессы по ценности и риску
- Провести детальный анализ действий в процессах высокого приоритета
- Подготовить минимально жизнеспособную автоматизацию (MVP) для критичных участков
- Измерять эффект, корректировать и масштабировать
Практические рекомендации для предпринимателей (2025–2027)
1. Проверьте цифровую зрелость компании.
[4] ИИ дает наибольший выигрыш компаниям, которые уже имеют хотя бы базовый уровень цифровизации. Если у вас еще нет централизованной базы данных, документооборота или простой аналитики, начните отсюда — это база для ИИ-трансформации.
2. Инвестируйте в людей и культуру, а не только в технологию.
[2] Демократизация интеллектуальных инструментов означает, что даже рядовые сотрудники должны получить базовый навык работы с ИИ. Это требует переобучения, изменения ментальности, создания новых должностей (например, AI-координаторов в отделах).
3. Стройте двухуровневую стратегию ИИ.
[10] На горизонте 1 года — решайте конкретные операционные проблемы (автоматизация рутины, аналитика). На горизонт 3–5 лет — переделывайте бизнес-модели, цепочки поставок, структуру команд.
4. Начните с глубокого анализа, а не с внедрения.
[1] Deep Research становится стандартным режимом для сложных задач. Прежде чем внедрять ИИ, проведите серьезное исследование: какие именно процессы создают ценность, где технология даст максимальный эффект, какие риски нужно контролировать.
5. Готовьтесь к долгосрочной конкуренции за управляемость и надежность.
[6] В ближайшие годы конкурентное преимущество смещается от скорости к надежности, предсказуемости и контролю рисков. Компания, которая стабильно получает 20% прибыли от ИИ-автоматизации, выигрывает у компании, которая пытается получить 50%, но часто сталкивается с провалами.
Заключение
Долгосрочные изменения в цепочках создания ценности благодаря ИИ — это не просто внедрение новой технологии. Это переход на новый уровень организации труда, где человек и ИИ работают как единая система. Компании, которые понимают это и начинают переделку сейчас, получат 3–5 лет форы перед конкурентами. Компании, которые ждут, когда технология станет «более зрелой», рискуют остаться в меньшинстве, потому что к 2028–2030 году стандарт инженерной и операционной работы перестанет предполагать отсутствие ИИ в цепочке создания ценности.
Источники
- Итоги 2025 в AI: прорывы, которые сдвинули индустрию — 1
- Когнитивная трансформация данных в 2025 году — 2
- BPM CBOK. Реализация стратегии создания ценности — 3
- IDC: прогноз будущего производства на основе ИИ MaturityScape Benchmark 2025 — 4
- Итоги 2025 и векторы развития IT в 2026: опыт AGORA — 5
- Журнал TIME и переход ИИ в инфраструктурный слой — 6
- Изменил ли генеративный ИИ цепочки поставок — 7
- Пересборка бизнес-моделей в эпоху ИИ — 8
- Великая смена ролей в ИИ: офисные работники и следующее десятилетие — 9
- Главные ИИ-тренды 2026 — 10
